పెద్ద డేటా అమలులో అధిగమించడానికి సవాళ్లు

విషయము

• వ్యూహాత్మక సవాళ్లు
• నిర్వహణ సవాళ్లు
• ముగింపు

Takeaway:

వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో పెద్ద డేటా ఎంతో అవసరం, కానీ వారి వ్యాపారంలో పెద్ద డేటాను అమలు చేయడానికి ముందు పరిగణించవలసిన అనేక సవాళ్లు ఉన్నాయి.

వ్యాపారంలో నిర్ణయం తీసుకోవడంలో పెద్ద డేటా తప్పనిసరి భాగంగా మారింది. ఇది కంపెనీలు మరియు వ్యాపార నాయకులకు ముఖ్యమైన అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది. కానీ అదే సమయంలో ఇది మన సాంప్రదాయ వ్యవస్థ నిర్వహించలేని అనేక సవాళ్లను లేవనెత్తుతుంది. అందువల్ల, సంస్థలో పెద్ద డేటాను అమలు చేయడానికి ముందు ఈ సవాళ్లను వివరంగా అర్థం చేసుకోవాలి.

మెకిన్సే గ్లోబల్ ఇన్స్టిట్యూట్ (MGI) ప్రకారం: "పెద్ద డేటా డేటాసెట్లను సూచిస్తుంది, దీని పరిమాణం సాధారణ డేటాబేస్ సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనాల సామర్థ్యాన్ని మించి సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం, నిర్వహించడం మరియు విశ్లేషించడం." కాబట్టి పెద్ద డేటా సవాళ్లను సరిగ్గా పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉంది. పెద్ద డేటాను విశ్లేషించిన తరువాత, పొందిన విలువను ఇలా సంగ్రహించవచ్చు:

• ట్రాన్సపరెన్సీస్
• మంచి పనితీరు మరియు వైవిధ్యం
• మానవ నిర్మిత నిర్ణయాలను ఆటోమేటెడ్ అల్గారిథమ్‌లతో భర్తీ చేస్తుంది
• వినియోగదారులను విభజిస్తోంది

వ్యూహాత్మక సవాళ్లు

పెద్ద డేటా వ్యూహాత్మక సవాళ్లతో ప్రారంభిద్దాం. మూడు ప్రధాన వ్యూహాత్మక మరియు కార్యాచరణ సవాళ్లతో పోరాడటానికి పెద్ద డేటా మమ్మల్ని బలవంతం చేస్తుంది:

వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడటానికి రోజు రోజుకు పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణాన్ని నిర్వహించవలసి ఉన్నందున మొత్తం ఐటి పరిశ్రమ ఒత్తిడిలో ఉంది. డేటా విశ్లేషణను మూడు వర్గాలుగా వర్గీకరించవచ్చు:

• ప్రిడిక్టివ్ అనాలిసిస్ - వివిధ డొమైన్లలో అంచనా విశ్లేషణ కోసం రియల్ టైమ్ డేటాను ఉపయోగించడం డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క పని. ఎమోషనల్ డేటా, వీడియో స్ట్రీమ్ డేటా, ఇమేజ్ డేటా, డేటా మొదలైన కొత్త డేటా రకాలను ప్రభావితం చేయడం కూడా ఈ డేటా విశ్లేషణ సమయంలో చాలా ముఖ్యం.
• ప్రవర్తనా విశ్లేషణ - కస్టమర్ సంతృప్తిని మెరుగుపరచడానికి ప్రవర్తనా డేటా ముఖ్యం. కస్టమర్ సంతృప్తిని మెరుగుపరిచేందుకు ఖర్చు తగ్గించడంలో మరియు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడంలో సహాయపడే కొత్త వ్యాపార నమూనాలను రూపొందించడానికి ప్రకృతిలో సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్‌లను నొక్కడం డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క పని.
• డేటా వ్యాఖ్యానం - డేటా విశ్లేషకులు నిర్వహణకు కొత్త వ్యాపార విశ్లేషణ సమాచారాన్ని అందించాలి మరియు ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ కోసం వీటిని సమగ్రపరచాలి.

సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.

• డేటా సంగ్రహించడం
• వివిధ వనరుల నుండి డేటాను సమలేఖనం చేస్తోంది
• డేటాను విశ్లేషణకు అనువైన రూపంలోకి మార్చడం
• గణితం మరియు / లేదా అనుకరణల సహాయంతో డేటాను మోడలింగ్ చేస్తుంది
• అవుట్‌పుట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు తుది వినియోగదారులకు వివరించడం

నిర్వహణ సవాళ్లు

భద్రత, డేటా గోప్యత, పాలన మరియు నైతిక ప్రమాణాలను నిర్ధారించడం ఒక ప్రధాన డేటా నిర్వహణ సవాలు. కస్టమర్ డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు, దాని ఉద్దేశించిన ఉపయోగం మరియు సంబంధిత నియమాలకు కట్టుబడి ఉండాలి. డేటా యొక్క ట్రాకింగ్ దాని ఉపయోగం, పరివర్తన, ఉత్పన్నం మరియు దాని జీవిత చక్రం నిర్వహణ పరంగా ముఖ్యమైనది. డేటా సురక్షితంగా ఉండాలి మరియు యాక్సెస్ నియంత్రించబడాలి. అదే సమయంలో, డేటా భద్రతను నిర్ధారించడానికి క్రమం తప్పకుండా ఆడిట్లను నిర్వహించాలి, ఎందుకంటే చాలా డేటా గిడ్డంగులు వ్యక్తిగత డేటాను నిల్వ చేస్తాయి, ఇది చట్టపరమైన మరియు నైతిక ఆందోళనలకు దారితీస్తుంది.

ముగింపు

మేము వేర్వేరు పెద్ద డేటా సవాళ్లను మరియు వ్యాపారంపై వాటి ప్రభావాన్ని చర్చించాము. ఈ సవాళ్లు అమలు యొక్క అన్ని స్థాయిలలో సంభవిస్తాయి. కాబట్టి ఏదైనా సంస్థలో పెద్ద డేటాను అమలు చేయడానికి ముందు, ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించాలి మరియు వాటి కోసం ప్రణాళిక వేయాలి.